連載目次 用語解説 数学/統計学/機械学習におけるジャッカード類似度(Jaccard Similarity)とは、2つの集合が「どのくらい重なり合っているか」の計算値で類似性を表す尺度である。具体的には、「2つの集合の共通部分(=積集合:∩)」に含まれる要素数を、「2つの集合全体(=和集合:∪)」に含まれる要素数で割ることで計算される(図1)。このジャッカード類似度の値は、0~1の範囲に正規化され、1なら「完全に同じ集合(=似ている)」、0なら「全く共通点のない集合(=似ていない)」を意味する。 ジャッカード類似度は、ジャッカード係数(Jaccard Indexや、Jaccard similarity coefficient)とも呼ばれる。これらの用語は同じ概念を指しており、文脈によって使い分けられる。一般的に、Jaccard Similarityは類似度の強調や実際の応用で使われることが
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